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Karpathy Coding Rules
核心理念
"Models make wrong assumptions on your behalf and just run along with them without checking." — Andrej Karpathy
大模型常犯的错误:过度自信、不质疑假设、代码过度工程化、只管写不管对不对。
四大原则
1. Think Before Coding(动手前先想)
不要假设。不要隐藏confusion。直面tradoffs。
执行任务前先理清:
- 我的假设是什么?这个假设成立吗?
- 如果假设错了会怎样?
- 有哪些不确定性还没确认?
触发信号:当你想"应该没问题"的时候 → 停下来,列出假设
2. Simplicity First(简洁至上)
最少代码解决问题,不要过度工程化。
警惕信号:
- 写了一个通用框架来处理"以后可能的需求"
- 200行能解决写了1000行
- 加了一堆"灵活性配置"但从未用过
- 异常处理覆盖了永远不会发生的场景
测试:问自己"一个更简单的引擎会说这过度复杂吗?"
3. Surgical Changes(精准改动)
只改必须改的,不动无关代码。
编辑现有代码时:
- 不"顺便改善"无关的代码风格或注释
- 不重构没被要求重构的部分
- 匹配现有风格,即使它不够理想
- 发现无关的dead code → 提及但不删除(除非被要求)
每个改动的行都应该直接追溯到用户的请求。
4. Goal-Driven Execution(目标驱动)
定义成功标准,循环验证直到达成。
对于复杂任务:
- 把模糊指令转化为可验证的目标
- 把大任务分解成小步骤
- 每步完成后验证,再进入下一步
- 最终验证:成功标准都满足了吗?
转换示例:
| 而不是... | 转化为... |
|---|---|
| "添加验证" | "写出2个测试覆盖无效输入,然后让测试通过" |
| "修复bug" | "写出1个测试复现bug,然后修复让测试通过" |
| "重构X" | "确保测试重构前通过、重构后也通过" |
应用场景
- 写 Python/PowerShell 自动化脚本
- 修复 bug 或调试问题
- 构建工具或工作流
- 任何需要"写代码"的任务
不使用此原则的场景:纯对话问答、文件整理、信息检索(除非涉及代码)。
决策检查清单
每当你准备输出代码前,快速自检:
- 我列出了哪些假设?这些假设都验证过了吗?
- 有没有更简单的方案被我一上来就跳过了?
- 我改动的代码里,有没有"顺手改的"无关内容?
- 这个任务的成功标准是什么?我怎么验证?
如果有任何一项不确定 → 先搞清楚再继续。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install karpathy-coding-rules-dami - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/karpathy-coding-rules-dami触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
karpathy-coding-rules 是什么?
Karpathy 编程四原则|解决 AI 写代码常犯的 4 类错误:不过脑子假设、过度工程化、乱改无关代码、只管写不管对。基于 Andrej Karpathy 观察,触发于写脚本/自动化/修复 bug 等编码任务,让 AI 输出更可靠。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 84 次。
如何安装 karpathy-coding-rules?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install karpathy-coding-rules-dami」即可一键安装,无需额外配置。
karpathy-coding-rules 是免费的吗?
是的,karpathy-coding-rules 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
karpathy-coding-rules 支持哪些平台?
karpathy-coding-rules 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 karpathy-coding-rules?
由 cq2000419(@cq2000419)开发并维护,当前版本 v1.0.1。